学习资源来自：
刺猬大学数据分析体验营
学习笔记
第一讲：认识数据分析
why量化、客观分析，辅助决策
what战略层面、用户精准营销等
how数据分析方法
第二讲：八大实用数据分析模型
1行为事件分析：5W1H
2漏斗分析：各标志点用户转化率
3留存分析：留存率，延长用户生命周期
4分布分析：数据分析第一步要做的，重要
5点击分析：电商应用较多
6用户路径：获取用户偏好
7用户分群：精准营销，机器学习分类，勾勒用户画像
8属性分析：了解用户特点
第三讲：可视化工具介绍
1为什么需要可视化？现在数据量巨大，而大脑对图像信息处理快
2商业智能：数据库-数据分析-可视化，实现商业价值；“智能”在于可以实现动态交互
3Tableau商业智能工具平台
优点：可以实时分享
类型：图表、仪表盘、故事
学习目的：Excel数据处理，Tableau完成可视化
4数据爬虫：八爪鱼
分享一个自己用过的爬虫软件：集搜客（官网https://www.jisouke.com/，和导师一起完成的视频教程https://www.jianshu.com/p/cfabdc81f2d3）
第四讲：写代码分析数据
1传统数据分析工作者：Excel（报表）+PPT（报告+排版）
2SQL是一种编程语言
优点：数据处理高效
缺点：不能深度运算和建模
3Python
优点：基本语法功能不难；开源工具包（交互式图表-pyechars，matpotlib-seaborn，Gephi-关系网络可视化）；数据爬虫
案例实操
案例实操1(1)：某时间段内广告投放人群记录（树状图）-图1
重点：
1vlookup匹配分组
2两个维度树状图（把维度多的做小一点维度，eg.男女用颜色、位置表示，年龄七个维度表示成方块大小）
步骤：
1年龄数据匹配：=VLOOKUP(要匹配单元格,匹配区域（$绝对引用，快捷键F4）,匹配列,FALSE（精确匹配）)-双击小方框填充所有-粘贴值
2删除空值（性别）：开始-查找和选择-定位条件-空值-删除整行
3去重（用户id）：数据-删除重复项-选定用户id
4数据汇总：插入-数据透视表-拖动字段，设计-分类汇总（不显示分类汇总）-报表布局（以表格形式显示、重复所有项目标签）
5做树状图：粘贴值，插入-树状图，更改标题-调整配色（用PPT取色器，配色网站https://www.webdesignrankings.com/resources/lolcolors/）
案例实操1(2)：多维度分析广告投放影响因素-图2
步骤：
1去重（用户id）
2定位空值，填充为“未知”（批量填充Ctrl+Enter）
3替换“是否点击”分别为“1，0”
4分别做数据透视表进行可视化
5粘贴值-调整格式
案例实操2：商品列表（气泡图）-图3、图4
重点：
1时间戳真实事件含义
2气泡图的含义（散点图的一种）：三组数值之间的关系
3投放广告频率：一段时间内投放的广告次数
步骤：
1商品价格匹配：VLOOKUP（全选表格Shift+Ctrl+下键）
2处理时间戳：换算成天（用除法）-键入原始时间（重复填充：复制单元格-选中两个相同的双击小方框）-得出当前时间（天+原始时间）（验算工具https://www.timestampconvert.com/）-粘贴值（设置单元格格式：日期）
3设置时间段（一般显示小时或天的投放次数）：=HOUR(要提取时间段单元格)（设置单元格格式：常规）
4填充空值为“未知”
5数据汇总：数据透视图（去掉空白：下拉菜单去掉勾选）
6做图：散点图-气泡图（设置数据系列格式：调整气泡面积，添加坐标轴标题和图例：选择数据-编辑系列名称）
案例实操3：用户行为（帕累托图）-图5
重点：
使用次坐标轴
步骤：
1处理时间戳
2数据汇总：数据透视表（只统计某一行为：“行动”放在“筛选器”，更改复制数据）
3做图：簇状柱形图（原理：先绘制一种行为-通过添加数据源增加数据可视化）-更改系列图表类型：可选次坐标轴